带有并行动作的概率规划算法的研究的开题报告一、研究背景在自主机器人领域，路径规划是其中一项核心技术。概率路径规划（ProbabilisticRoadmap，PRM）是一种常见的路径规划算法，其通过构建一张地图来表示可行路径，在图中进行搜索。PRM算法可以有效地处理机器人在环境中的障碍物和不确定性，因此被广泛应用于自主机器人领域。然而，在实际应用中，机器人往往需要同时执行多个任务，也就是说需要进行并行动作。目前的PRM算法只考虑单一目标场景的情况，对于多目标并行规划问题缺乏有效的解决方法。因此，本论文拟研究带有并行动作的概率规划算法，以便将其应用于多目标并行机器人路径规划问题中。二、研究意义随着自主机器人领域的不断发展，越来越多的任务需要机器人同时执行，例如在仓库和物流场景中，机器人需要同时拣货、存储、搬运等多项任务。因此，对于并行动作的路径规划算法需求日益增加。本论文所研究的并行动作的概率规划算法，将有助于实现多目标的并行路径规划，提高机器人的智能化程度，提高其执行效率和精度，具有非常重要的实际应用价值。三、研究目标本论文旨在设计并实现带有并行动作的概率规划算法，并基于该算法实现多目标的并行机器人路径规划。具体研究目标如下：1.研究并总结现有的概率规划算法和其局限性，分析并行动作对于路径规划的影响。2.设计一种新的并行动作的概率规划算法，以满足多目标并行机器人路径规划的需求。3.基于ROS平台，实现该算法，并进行相关实验，验证算法的可行性和有效性。四、研究内容1.概率规划算法的基础知识和相关研究进展。包括经典算法RRT、PRM等原理和方法，以及目前研究的热点和难点问题等。2.并行动作带来的路径规划问题分析。分析多目标并行机器人路径规划问题中，其具有的特殊性质，以及现有算法面临的问题。3.设计并实现带有并行动作的概率规划算法。具体包括建模、算法流程设计、参数设置等。4.实验和结果分析。在实验室和模拟环境中进行实验，对算法效果进行测试，分析其性能和可行性。五、研究方法本论文采用以下研究方法：1.文献综述法。对现有的概率规划算法和多目标并行机器人路径规划问题进行详细的调研和总结。2.理论分析法。针对多目标并行机器人路径规划问题，从算法角度进行理论分析和建模。3.算法设计和实现法。设计并实现带有并行动作的概率规划算法，基于ROS平台进行实现和测试。4.实验分析法。进行实验和结果分析，验证算法的可行性和有效性。六、预期成果1.基于并行动作的概率规划算法的设计和实现。包括算法流程和实现代码等。2.多目标并行机器人路径规划系统的实现。该系统基于ROS平台，可以同时为多个机器人规划并行路径。3.实验测试，以及相关数据分析。通过实验分析，验证算法的可行性和有效性。七、进度安排时间节点研究内容2021年4月-5月文献综述、问题调研、算法设计2021年6月-7月针对算法进行实现和测试2021年8月-9月实验分析和结果总结2021年10月-12月论文撰写和答辩准备八、参考文献[1]Kavraki,L.E.,&Latombe,J.C.(1994).Randomizedpreprocessingofconfigurationspaceforfastpathplanning.InternationalJournalofRoboticsResearch,13(6),480-508.[2]Karaman,S.,&Frazzoli,E.(2011).Sampling-basedalgorithmsforoptimalmotionplanning.Internationaljournalofroboticsresearch,30(7),846-894.[3]Rimon,E.,&Koditschek,D.E.(1992).Exactrobotnavigationusingnonlinearplanning.IEEETransactionsonroboticsandautomation,8(5),501-518.[4]Hsu,D.,Kindel,R.,&Rock,S.(2002).Randomizedkinodynamicplanning.TheInternationalJournalofRoboticsResearch,21(10-11),977-1002.[5]Fraichard,T.,&Scheuer,A.(1998).FromReeds-Sheppcartoholonomicmobilerobot:acasestudyintransformingahybridautomaton.TheInternationalJournalofRoboticsResearch,17(10),100